图书介绍
数据思维PDF|Epub|txt|kindle电子书版本下载
- 樊敏著 著
- 出版社： 成都：电子科技大学出版社
- ISBN：9787564736538
- 出版时间：2016
- 标注页数：214页
- 文件大小：25MB
- 文件页数：226页
- 主题词：数据处理
PDF下载
下载说明
数据思维PDF格式电子书版下载
下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！
（文件页数 要大于 标注页数，上中下等多册电子书除外）
注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具
图书目录
第一章 认识数据1
1.1 数的起源与发展1
1.1.1 自然数2
1.1.2 分数4
1.1.3 负数4
1.1.4 其他数5
1.2 计数制6
1.2.1 常用的计数制6
1.2.2 数制之间的转换7
1.3 计算机中的数据10
1.3.1 数值型数据11
1.3.2 字符型数据16
1.3.3 声音数据20
1.3.4 图形图像数据22
第二章 数据的组织25
2.1 数据结构概述25
2.1.1 数据逻辑结构26
2.1.2 数据存储结构27
2.2 线性表28
2.2.1 线性表的定义28
2.2.2 线性表的顺序存储结构及运算29
2.2.3 线性表的链式存储结构及运算33
2.2.4 栈36
2.2.5 队列37
2.3 串40
2.3.1 串的定义40
2.3.2 串的存储结构41
2.4 数组42
2.4.1 数组的定义42
2.4.2 数组的顺序存储结构44
2.5 广义表45
2.5.1 广义表的定义45
2.5.2 广义表的存储结构47
2.6 树型结构48
2.6.1 树的概念49
2.6.2 二叉树50
2.7 图形结构57
2.7.1 图的概念57
2.7.2 图的存储结构58
2.7.3 图的遍历58
第三章 数据管理60
3.1 数据管理概述60
3.1.1 数据管理技术的发展60
3.1.2 第一、二代数据库系统65
3.2 数据库系统68
3.2.1 数据库系统的基本概念68
3.2.2 数据库系统的内部结构体系71
3.3 数据模型74
3.3.1 数据模型的类型76
3.3.2 E—R模型78
3.3.3 关系模型81
3.4 关系模式的规范化92
3.4.1 关系模式92
3.4.2 范式93
3.5 数据类型与运算97
3.5.1 数据类型97
3.5.2 运算符106
3.6 结构化查询语言107
3.6.1 SQL的概念108
3.6.2 数据定义109
3.6.3 数据操纵110
3.6.4 数据查询110
3.6.5 视图定义、删除、更新118
3.7 数据库设计与管理119
3.7.1 数据库设计方法119
3.7.2 需求分析120
3.7.3 概念设计122
3.7.4 逻辑设计124
3.7.5 物理设计126
3.7.6 数据库管理126
3.8 新一代数据库系统128
3.8.1 第三代数据库系统128
3.8.2 数据库技术的发展趋势132
第四章 数据集成134
4.1 数据仓库的概述134
4.1.1 面向主题性135
4.1.2 数据的集成性136
4.1.3 数据的不可更新性137
4.1.4 数据的时变性138
4.1.5 支持决策性138
4.1.6 数据仓库的体系结构139
4.1.7 数据仓库的数据组织140
4.2 数据库系统与数据仓库141
4.2.1 操作数据库系统与数据仓库的比较141
4.2.2 数据仓库的优势142
4.3 数据仓库基本概念143
4.3.1 元数据143
4.3.2 粒度146
4.3.3 分割146
4.4 数据预处理147
4.4.1 数据质量问题147
4.4.2 数据预处理的主要任务148
4.4.3 数据清理148
4.4.4 数据集成151
4.4.5 数据归约152
4.4.6 数据变换153
4.5 数据仓库模型154
4.5.1 多维数据模型154
4.5.2 星型模型155
4.5.3 雪花模型156
4.6 OLAP157
4.6.1 定义158
4.6.2 特性158
4.6.3 OLAP的典型操作159
4.7 数据仓库系统的设计160
4.7.1 数据仓库系统设计方法160
4.7.2 数据仓库的设计162
第五章 数据挖掘171
5.1 数据挖掘概述171
5.1.1 数据挖掘的产生背景171
5.1.2 数据挖掘的定义172
5.1.3 数据挖掘的分类174
5.1.4 数据挖据的过程175
5.2 数据挖掘的方法175
5.2.1 关联知识挖掘方法175
5.2.2 类知识挖掘176
5.2.3 预测型知识挖掘182
5.2.4 特异型知识挖掘184
5.3 不同存储形式的数据挖掘185
5.4 数据挖掘的应用189
第六章 大数据192
6.1 大数据概述192
6.1.1 大数据产生的背景192
6.1.2 大数据概念193
6.1.3 大数据的发展阶段195
6.1.4 大数据发展的作用195
6.2 大数据的关键技术198
6.2.1 大数据的采集和预处理199
6.2.2 大数据存储技术200
6.2.3 大数据分析技术201
6.2.4 大数据与云计算201
6.3 大数据产业的应用202
6.3.1 大数据产业202
6.3.2 大数据在典型领域中的应用204
6.3.3 智慧城市205
6.4 问题与挑战209
6.5 大数据时代的要求211